Проверка фактов и галлюцинации ИИ | ИИ в бизнесе №110

Опубликовано: 2024-05-06

Мы проследили источники аномалий ИИ, предоставили практические советы, как их избежать, и объяснили, как проверка фактов может обеспечить надежность результатов ИИ. Читай дальше.

Фактчекинг и галлюцинации ИИ – оглавление

Что такое галлюцинации ИИ?
Примеры галлюцинаций
Как предотвратить галлюцинации?
Проверка фактов. Как проверить результаты работы с ИИ?
Как извлечь выгоду из галлюцинаций ИИ?
Проверка фактов и галлюцинации ИИ – краткое содержание

В мире искусственного интеллекта границы между вымыслом и реальностью иногда стираются. Хотя инновационные системы искусственного интеллекта ускоряют прогресс практически во всех областях, они также сопряжены с такими проблемами, как галлюцинации – явление, при котором искусственный интеллект генерирует неточную или ложную информацию. Чтобы полностью использовать потенциал этой технологии, нам необходимо понять галлюцинации и проверить их факты.

Что такое галлюцинации ИИ?

Галлюцинации ИИ — это ложные или вводящие в заблуждение результаты, полученные моделями ИИ. Корни этого явления лежат в основе машинного обучения — процесса, в котором алгоритмы используют огромные наборы данных или обучающие данные для распознавания закономерностей и генерации ответов в соответствии с наблюдаемыми закономерностями.

Даже самые продвинутые модели ИИ не лишены ошибок. Одной из причин галлюцинаций является несовершенство обучающих данных. Если набор данных недостаточен, неполен или предвзят, система изучает неправильные корреляции и закономерности, что приводит к созданию ложного контента.

Например, представьте себе модель искусственного интеллекта для распознавания лиц, которая была обучена в основном на фотографиях людей европеоидной расы. В таком случае у алгоритма могут возникнуть проблемы с правильной идентификацией людей других этнических групп, поскольку он не был должным образом «обучен» в этом отношении.

Другая причина галлюцинаций — переобучение, которое возникает, когда алгоритм слишком близко адаптируется к набору обучающих данных. В результате он теряет способность обобщать и правильно распознавать новые, ранее неизвестные закономерности. Такая модель хорошо работает на обучающих данных, но не работает в реальных, динамических условиях.

Наконец, галлюцинации могут быть результатом ошибочных предположений или неадекватной архитектуры модели. Если разработчики ИИ основывают свое решение на ошибочных предпосылках или используют неправильную алгоритмическую структуру, система будет генерировать ложный контент, пытаясь «сопоставить» эти ошибочные предположения с реальными данными.

Источник: DALL·E 3, подсказка: Марта М. Кания (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Примеры галлюцинаций

Влияние галлюцинаций ИИ выходит далеко за рамки теории. Все чаще мы сталкиваемся с реальными, порой удивительными, их проявлениями. Вот несколько примеров этого явления:

В мае 2023 года юрист использовал ChatGPT для подготовки иска, в котором содержались вымышленные ссылки на судебные решения и несуществующие правовые прецеденты. Это привело к серьёзным последствиям — адвоката оштрафовали, так как он утверждал, что ничего не знает о способности ChatGPT генерировать ложную информацию,
бывает, что ChatGPT создает ложную информацию о реальных людях. В апреле 2023 года модель сфабриковала историю о предполагаемых притеснениях студентов со стороны профессора права. В другом случае оно ложно обвинило австралийского мэра в получении взяток, хотя на самом деле он был разоблачителем, разоблачающим подобную практику.

Это не единичные случаи — генеративные модели ИИ часто выдумывают исторические «факты», например, предоставляя ложные записи о пересечении Ла-Манша. Более того, они могут каждый раз создавать совершенно разную ложную информацию на одну и ту же тему.

Однако галлюцинации ИИ — это не просто проблема ошибочных данных. Они также могут принимать причудливые, тревожные формы, как в случае с Bing, который заявил, что влюблен в журналиста Кевина Руза. Это показывает, что последствия этих аномалий могут выходить за рамки простых фактических ошибок.

Наконец, галлюцинации могут быть намеренно вызваны специальными атаками на системы ИИ, известными как состязательные атаки. Например, небольшое изменение фотографии кота заставило систему распознавания изображений интерпретировать ее как…. «гуакамоле». Манипуляции такого типа могут иметь серьезные последствия в системах, где точное распознавание изображений имеет решающее значение, например в автономных транспортных средствах.

Как предотвратить галлюцинации?

Несмотря на масштаб проблемы, которую создают галлюцинации ИИ, существуют эффективные способы борьбы с этим явлением. Ключевым моментом является комплексный подход, который сочетает в себе:

высококачественные данные обучения,
соответствующие подсказки, т.е. команды для ИИ,
непосредственно предоставляя знания и примеры для использования ИИ,
постоянный контроль со стороны людей и самого ИИ для улучшения систем ИИ.

Подсказки

Одним из ключевых инструментов в борьбе с галлюцинациями являются правильно структурированные подсказки, или команды и инструкции, подаваемые модели ИИ. Часто небольших изменений в формате подсказки достаточно, чтобы значительно повысить точность и надежность генерируемых ответов.

Отличным примером этого является Claude 2.1 от Anthropic. Хотя использование длинного контекста давало 27% точности без соответствующей команды, добавление к подсказке предложения «Вот самое подходящее предложение из контекста:» повысило эффективность до 98%.

Такое изменение заставило модель сосредоточиться на наиболее важных частях текста, а не генерировать ответы на основе отдельных предложений, вырванных из контекста. Это подчеркивает важность правильно сформулированных команд для повышения точности систем искусственного интеллекта.

Создание подробных, конкретных подсказок, которые оставляют ИИ как можно меньше места для интерпретации, также помогает снизить риск галлюцинаций и упрощает проверку фактов. Чем четче и конкретнее подсказка, тем меньше вероятность галлюцинаций.

Примеры

Помимо эффективных подсказок, существует множество других способов снизить риск галлюцинаций ИИ. Вот некоторые из ключевых стратегий:

использование высококачественных разнообразных обучающих данных, которые достоверно представляют реальный мир и возможные сценарии. Чем богаче и полнее данные, тем ниже риск того, что ИИ создаст ложную информацию.
использование шаблонов данных в качестве руководства для ответов ИИ — определение приемлемых форматов, объемов и структур вывода, что повышает согласованность и точность генерируемого контента;
ограничение источников данных только надежными, проверенными материалами от доверенных лиц. Это исключает риск того, что модель «изучит» информацию из неопределенных или ложных источников.

Постоянное тестирование и совершенствование систем искусственного интеллекта на основе анализа их фактической производительности и точности позволяет постоянно исправлять любые недостатки и позволяет модели учиться на ошибках.

Контекст

Правильное определение контекста, в котором работают системы ИИ, также играет важную роль в предотвращении галлюцинаций. Должны быть четко определены цель, для которой будет использоваться модель, а также ограничения и обязанности модели.

Такой подход позволяет установить четкие рамки для работы ИИ, снижая риск «выдачи» ему нежелательной информации. Дополнительные гарантии можно обеспечить, используя инструменты фильтрации и устанавливая пороговые значения вероятности приемлемых результатов.

Применение этих мер помогает установить безопасные пути для использования ИИ, повышая точность и надежность контента, который он генерирует для конкретных задач и областей.

Источник: Идеограмма, подсказка: Марта М. Кания (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Проверка фактов. Как проверить результаты работы с ИИ?

Независимо от того, какие меры предосторожности будут приняты, определенное количество галлюцинаций со стороны систем ИИ, к сожалению, неизбежно. Поэтому ключевым элементом, гарантирующим достоверность полученных результатов, является фактчекинг – процесс проверки фактов и данных, генерируемых ИИ.

Проверка результатов ИИ на точность и соответствие реальности должна считаться одной из основных мер защиты от распространения ложной информации. Человеческая проверка помогает выявить и исправить любые галлюцинации и неточности, которые алгоритмы не смогли обнаружить самостоятельно.

На практике проверка фактов должна представлять собой циклический процесс, в ходе которого контент, созданный ИИ, регулярно проверяется на наличие ошибок или сомнительных утверждений. Как только они выявлены, необходимо не только исправить само утверждение, сгенерированное ИИ, но также обновить, дополнить или отредактировать данные обучения модели ИИ, чтобы предотвратить повторение подобных проблем в будущем.

Важно отметить, что процесс проверки не должен ограничиваться простым отклонением или одобрением сомнительных отрывков, а должен активно привлекать экспертов с глубокими знаниями в этой области. Только они могут правильно оценить контекст, актуальность и точность утверждений, сгенерированных ИИ, и принять решение о возможных исправлениях.

Таким образом, человеческая проверка фактов обеспечивает необходимую и трудно переоценимую «защиту» надежности контента ИИ. Пока алгоритмы машинного обучения не достигнут совершенства, этот утомительный, но важный процесс должен оставаться неотъемлемой частью работы с решениями ИИ в любой отрасли.

Как извлечь выгоду из галлюцинаций ИИ?

Хотя галлюцинации ИИ, как правило, являются нежелательным явлением, которое следует свести к минимуму, они могут найти удивительно интересные и ценные применения в некоторых уникальных областях. Гениальное использование творческого потенциала галлюцинаций открывает новые и зачастую совершенно неожиданные перспективы.

Искусство и дизайн — это области, в которых галлюцинации ИИ могут открыть совершенно новые творческие направления. Воспользовавшись склонностью моделей создавать сюрреалистические, абстрактные изображения, художники и дизайнеры могут экспериментировать с новыми формами выражения, стирая границы между искусством и реальностью. Они также могут создавать уникальные, сказочные миры, ранее недоступные человеческому восприятию.

В свою очередь, в области визуализации и анализа данных феномен галлюцинаций дает возможность обнаружить альтернативные точки зрения и неожиданные корреляции в сложных наборах информации. Например, способность ИИ выявлять непредсказуемые корреляции может помочь улучшить способы принятия финансовыми учреждениями инвестиционных решений или управления рисками.

Наконец, мир компьютерных игр и виртуальных развлечений также может извлечь выгоду из творческих аберраций ИИ. Создатели этих решений могут использовать галлюцинации для создания совершенно новых, захватывающих виртуальных миров. Наполняя их элементом неожиданности и непредсказуемости, они могут предоставить игрокам ни с чем не сравнимый захватывающий опыт.

Разумеется, любое использование этой «творческой» стороны галлюцинаций ИИ должно тщательно контролироваться и подвергаться строгому человеческому надзору. В противном случае тенденция создавать вымысел вместо фактов может привести к опасным или социально нежелательным ситуациям. Поэтому ключом является умелое взвешивание преимуществ и рисков этого явления и ответственное использование его только в безопасных, структурированных рамках.

Проверка фактов и галлюцинации ИИ – краткое содержание

Появление феномена галлюцинаций в системах искусственного интеллекта — неизбежный побочный эффект революции, которую мы наблюдаем в этой области. Искажения и ложная информация, генерируемые моделями ИИ, являются обратной стороной их огромной креативности и способности усваивать колоссальные объемы данных.

На данный момент единственный способ проверить достоверность контента, созданного ИИ, — это проверка человеком. Хотя существует несколько методов уменьшения галлюцинаций, от техник подсказок до сложных методов, таких как «Лес истины», ни один из них пока не может обеспечить удовлетворительную точность ответа, которая устраняла бы необходимость проверки фактов.

Если вам нравится наш контент, присоединяйтесь к нашему занятому сообществу пчел в Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Автор: Роберт Уитни
Эксперт и инструктор JavaScript, который тренирует ИТ-отделы. Его главная цель — повысить продуктивность команды, обучая других эффективному сотрудничеству при кодировании.
Просмотреть все сообщения

ИИ в бизнесе:

Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 1)
Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 2)
Приложения искусственного интеллекта в бизнесе – обзор
Текстовые чат-боты с поддержкой искусственного интеллекта
Бизнес НЛП сегодня и завтра
Роль ИИ в принятии бизнес-решений
Планирование публикаций в социальных сетях. Как ИИ может помочь?
Автоматизированные публикации в социальных сетях
Новые сервисы и продукты, работающие с ИИ
Каковы слабые стороны моей бизнес-идеи? Мозговой штурм с ChatGPT
Использование ChatGPT в бизнесе
Синтетические актеры. Топ-3 генератора видео с использованием искусственного интеллекта
3 полезных инструмента графического дизайна с использованием искусственного интеллекта. Генеративный ИИ в бизнесе
3 замечательных автора ИИ, которых вы должны попробовать сегодня
Исследование возможностей искусственного интеллекта в создании музыки
Навигация по новым бизнес-возможностям с помощью ChatGPT-4
Инструменты AI для менеджера
6 потрясающих плагинов ChatGTP, которые сделают вашу жизнь проще
3 графика А.И. Генерация интеллектуальных технологий для бизнеса
Каково будущее искусственного интеллекта по мнению Глобального института McKinsey?
Искусственный интеллект в бизнесе – Введение
Что такое НЛП, или обработка естественного языка в бизнесе
Автоматическая обработка документов
Google Translate против DeepL. 5 применений машинного перевода для бизнеса
Работа и бизнес-приложения голосовых ботов
Технология виртуального помощника, или как поговорить с ИИ?
Что такое бизнес-аналитика?
Сможет ли искусственный интеллект заменить бизнес-аналитиков?
Как искусственный интеллект может помочь в BPM?
Искусственный интеллект и социальные сети – что они говорят о нас?
Искусственный интеллект в управлении контентом
Творческий ИИ сегодня и завтра
Мультимодальный ИИ и его применение в бизнесе
Новые взаимодействия. Как ИИ меняет то, как мы управляем устройствами?
RPA и API в цифровой компании
Будущий рынок труда и будущие профессии
ИИ в EdTech. 3 примера компаний, которые использовали потенциал искусственного интеллекта
Искусственный интеллект и окружающая среда. 3 решения искусственного интеллекта, которые помогут вам построить устойчивый бизнес
Детекторы контента AI. Стоят ли они того?
ChatGPT против Bard против Bing. Какой чат-бот с искусственным интеллектом лидирует в гонке?
Является ли искусственный интеллект чат-бота конкурентом поиска Google?
Эффективные подсказки ChatGPT для HR и подбора персонала
Оперативный инжиниринг. Что делает оперативный инженер?
Генератор макетов AI. 4 лучших инструмента
ИИ и что еще? Главные технологические тренды для бизнеса в 2024 году
ИИ и деловая этика. Почему вам следует инвестировать в этические решения
Мета ИИ. Что вам следует знать о функциях Facebook и Instagram, поддерживаемых искусственным интеллектом?
Регулирование ИИ. Что нужно знать предпринимателю?
5 новых применений ИИ в бизнесе
Продукты и проекты искусственного интеллекта – чем они отличаются от других?
Автоматизация процессов с помощью искусственного интеллекта. Когда начать?
Как сопоставить решение ИИ с бизнес-проблемой?
ИИ как эксперт в вашей команде
Команда ИИ против разделения ролей
Как выбрать сферу карьеры в AI?
Всегда ли стоит добавлять искусственный интеллект в процесс разработки продукта?
ИИ в HR: как автоматизация подбора персонала влияет на HR и развитие команды
6 самых интересных инструментов ИИ в 2023 году
6 крупнейших бизнес-провалов, вызванных искусственным интеллектом
Каков анализ зрелости ИИ компании?
ИИ для персонализации B2B
Варианты использования ChatGPT. 18 примеров того, как улучшить свой бизнес с помощью ChatGPT в 2024 году
Микрообучение. Быстрый способ получить новые навыки
Самые интересные внедрения ИИ в компаниях в 2024 году
Чем занимаются специалисты по искусственному интеллекту?
Какие проблемы ставит проект ИИ?
8 лучших инструментов искусственного интеллекта для бизнеса в 2024 году
ИИ в CRM. Что меняет ИИ в инструментах CRM?
Закон ЕС об искусственном интеллекте. Как Европа регулирует использование искусственного интеллекта
Сора. Как реалистичные видеоролики от OpenAI изменят бизнес?
7 лучших конструкторов веб-сайтов с использованием искусственного интеллекта
Инструменты без кода и инновации в области искусственного интеллекта
Насколько использование ИИ повышает продуктивность вашей команды?
Как использовать ChatGTP для исследования рынка?
Как расширить охват вашей маркетинговой кампании с использованием ИИ?
«Мы все разработчики». Как гражданские разработчики могут помочь вашей компании?
ИИ в транспорте и логистике
Какие болевые точки бизнеса может исправить ИИ?
Искусственный интеллект в СМИ
ИИ в банковском деле и финансах. Страйп, Монзо и Граб
ИИ в туристической индустрии
Как ИИ способствует рождению новых технологий
Революция искусственного интеллекта в социальных сетях
ИИ в электронной коммерции. Обзор мировых лидеров
Топ-4 инструмента для создания изображений с помощью искусственного интеллекта
Топ-5 инструментов искусственного интеллекта для анализа данных
Стратегия искусственного интеллекта в вашей компании – как ее построить?
Лучшие курсы по искусственному интеллекту – 6 замечательных рекомендаций
Оптимизация прослушивания в социальных сетях с помощью инструментов искусственного интеллекта
IoT+AI, или как снизить затраты на электроэнергию в компании
ИИ в логистике. 5 лучших инструментов
GPT Store — обзор самых интересных GPT для бизнеса
LLM, GPT, RAG... Что означают аббревиатуры ИИ?
Роботы с искусственным интеллектом – будущее или настоящее бизнеса?
Какова стоимость внедрения ИИ в компании?
Как ИИ может помочь в карьере фрилансера?
Автоматизация работы и повышение производительности. Руководство по искусственному интеллекту для фрилансеров
ИИ для стартапов – лучшие инструменты
Создание веб-сайта с помощью ИИ
OpenAI, Midjourney, Anthropic, Hugging Face. Кто есть кто в мире ИИ?
Одиннадцать лабораторий и что еще? Самые перспективные AI-стартапы
Синтетические данные и их значение для развития вашего бизнеса
Лучшие поисковые системы с искусственным интеллектом. Где искать инструменты ИИ?
Видео ИИ. Новейшие генераторы видео с искусственным интеллектом
ИИ для менеджеров. Как ИИ может облегчить вашу работу
Что нового в Google Gemini? Все, что Вам нужно знать
ИИ в Польше. Компании, встречи и конференции
AI-календарь. Как оптимизировать свое время в компании?
ИИ и будущее труда. Как подготовить свой бизнес к изменениям?
Клонирование голоса ИИ для бизнеса. Как создавать персонализированные голосовые сообщения с помощью ИИ?
Проверка фактов и галлюцинации ИИ